import os
import pickle

import numpy as np


dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
save_file = os.path.join(dataset_dir,'mnist.pkl')

def _change_one_hot_label(X):
    '''
    将数组中的每个数字转化为一个长度为10的向量，
    比如 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]。
    params
    ------
    X:数字数组
    return
    ----------
    二维数组
    '''
    T = np.zeros((X.size,10))
    for idx,row in enumerate(T):
        row[X[idx]] = 1

    return T

def load_mnist(normalize=True,flatten=True,one_hot_label=False):
    """读入MNIST数据集
    Parameters
    ----------
    normalize : 将图像的像素值正规化为0.0~1.0
    one_hot_label : 
        one_hot_label为True的情况下，标签作为one-hot数组返回
        one-hot数组是指[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样的数组
    flatten : 是否将图像展开为一维数组
    
    Returns
    -------
    (训练图像, 训练标签), (测试图像, 测试标签)

    """
    with open(save_file,'rb') as f:
        dataset = pickle.load(f)

    # 对图像数据正规化
    # 每个像素就0-255的数字，正规化就是每个像素
    # 除以255，这样每个像素变成0-1之间的数字
    if normalize:
        for key in ('train_img','test_img'):
            dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32)
            dataset[key] /= 255.0
    
    # 将监督标签转化为one-hot-vec
    if one_hot_label:
        dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label'])
        dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label'])

    if not flatten:
        for key in ('train_img','test_img'):
            dataset[key] = dataset[key].reshape(-1,1,28,28)

    return (dataset['train_img'],dataset['train_label']),(dataset['test_img'],dataset['test_label'])

    